Піти з Grammarly заради навчання в КПІ: чи варта шкурка вичинки

Пропрацювавши 6 років на позиціях Front-end Developer в MacPaw і Grammarly, в минулому році Дмитро Філіпенко вирішив взяти таймаут та вступити на 1 курс КПІ — отримати другу вищу прикладної математики. В інтерв'ю для DOU Діма розповів про те, наскільки корисно ходити на пари і ведення конспектів для вже відомого розробника і що в підсумку закінчилася ця затія.

— Дмитре, чому ви вирішили залишити роботу і вступити у вуз? Яка була мета?

Коли я працював в Grammarly, навколо мене було багато розумних людей: олімпіадники, випускники складних факультетів з дуже сильною математичною підготовкою. Обертаючись у такому середовищі, я бачив, до чого можна прагнути. Задумався, що я потенційно теж можу досягти таких же результатів.

Найбільше мене цікавило напрямок Machine Learning. Для розвитку в цій області мені, перш за все, не вистачало математичного бекграунду. Я закінчив Приладобудівний факультет КПІ, там математика була лише на 1-2 курсах і не вважалася профільним предметом. В основному займалися кресленням: власне, я і почав кар'єру в IT з дизайну і вже потім перейшов у Front-end.

Щоб підтягти знання з математики, я став займатися з репетитором. Ми починали прямо з основ — повторювали математику за 7-8 клас, потім рухались далі. Повторивши весь шкільний курс, зіткнувся з проблемою того, щоб знайти репетитора для університетського курсу: чому-то всі, з ким я спілкувався, пропонували заняття максимум з якимись елементами «вишки», але не були готові послідовно викласти мені весь курс.

І тоді я подумав, а чому, власне, самому не вступити до вузу і не освоїти всі необхідні курси.

— А чому саме очне навчання? Наприклад, зараз доступно безліч онлайн-курсів на Coursera та інших майданчиках.

На онлайн-майданчиках я теж вчився і вчуся зараз :) Не заради диплома — це не самоціль, а просто заради того, щоб дізнатися нове. Але мені здається, що пряме спілкування з носієм знань — це найефективніший шлях навчання.

— Які «за» і «проти» розглядали, коли зважувалися поступати? І як відреагували ваші колеги?

«За» — стати краще і розумніше, ніж я на той момент був. Виклик для себе. «Проти» — думки про те, що система освіти застаріла, і отримані знання будуть неактуальні. Але навколо було стільки порадників, які мене відмовляли, що мені вже навіть складно пригадати, які «проти» були моїми тезами, а які з оточення :)

У Grammarly деякі засмутилися, деякі підтримали, у когось це викликало нерозуміння. Загалом, звичайна реакція :) Але насправді було багато підтримки від хлопців, за що я їм вдячний.

— А як ви планували жити кілька років, не працюючи?

У мене була грошова подушка, яка дозволила мені перший час пожити не думаючи про роботу. І до того ж я не збирався йти з роботи зовсім. Поки вчився віддалено співпрацював з одним берлінським стартапом і консультував київський стартап. Так що на життя вистачало.

— Чому обрали саме КПІ? Який факультет?

Крім КПІ, я розглядав КНУ ім. Шевченка і Могилянську академію. Але серед моїх колег в Grammarly було дуже багато людей, які закінчили саме IT-факультети в КПІ. Втім, я не знаю, чи отримали вони свої знання завдяки або всупереч вузу :)

З точки зору фундаментальних дисциплін КПІ мені здавався (та й, здається) дуже хорошим університетом. З точки зору прикладних навичок вважаю КПІ застарілим, як і більшість інших вузів. Але мене цікавила фундаментальна база.

Серед факультетів вибрав ФПМ, спеціальність «Прикладна математика», так як чув про нього багато позитивних відгуків.

Якщо б робив не заради математики, а заради комп'ютерних наук, то, швидше за все, вибрав би УКУ.

— Надходили на загальних підставах? Як готувалися?

Так, надходив на загальних підставах. Не буду кривити душею, у мене були не найвищі бали з ЗНО, але їх вистачило, щоб пройти на бюджет.

Для підготовки додатково до математики взяв ще репетитора з фізики. Для мене цей предмет був самим складним, так як зі школи пам'ятав мало. Якщо математику використовував в роботі хоча б іноді, то фізику — жодного разу.

— І як вам навчання? Які враження?

Те, заради чого я туди йшов, — математика — досі викладається на досить високому рівні. Я б сказав, на міцну четвірку :) Вивчав лінійну алгебру, дискретну математику, матанализ. З усіх інших предметів враження не такі райдужні. На все, що було мені не актуально, я не ходив, щоб не витрачати час.

Що стосується IT-дисциплін, який був предмет «Програмування» Pascal (!), а також заняття з Python. Вважаю хорошим знаком, що кафедра намагається запроваджувати вивчення сучасних технологій, але поки що програма дуже слабка і потребує багатьох доопрацювань. На мій погляд, вона повинна бути більш захоплюючою.

Я чесно вчився, писав конспекти, робив домашні завдання. І вистачило мене на півроку :)

— А чому припинили навчання?

Навчаючись другий раз, я вже не зміг себе змусити робити масу речей, яку вважаю марною: оформлення протоколів, лабораторних, весь цей формалізм.

Також набридло слухати, як мені повчальним тоном розповідають, що мені потрібно, а що ні, що стане в нагоді в житті і т. д. Я розумію, що таким чином викладачі намагаються якось наставити на шлях істинний переляканих первогодок, але це не мій варіант.

Ще я там відчував себе самотнім, не було з ким поговорити. Я був на 10 років старше своїх одногрупників. Ми, звичайно, спілкувалися: кілька разів навіть збиралися в бібліотеці і разом розбиралися в матеріалі. Але все ж було занадто велика розбіжність в інтересах.

Так що в кінці першого семестру залишив вуз і з лютого працюю в компанії Ring Labs на позиції Full Stack Developer.

— А було в планах довчитися до кінця?

Немає, такої мети не було. Диплом — це просто фікція, яка зовсім не означає нічого. Я планував провчитися року 2, щоб вивчити всі базові курси і далі повернутися до роботи з новими навичками.

Але я не зациклююся на тому, що пішов всього лише через півроку. Рухаюсь далі, адже шляхів для навчання і розвитку дуже багато.

— Зараз продовжуєте опановувати математику самостійно?

Так, я робив перерву на кілька місяців, поки відпочив, знайшов роботу і там освоївся, але тепер повертаюся до навчання. Планую далі освоювати дискретну математику і матанализ — але вже не все підряд, а більше ті розділи, які потрібні мені для роботи. Тепер мені це буде зробити набагато простіше, ніж з нуля, тому що первинний базис вже отримав.

— Наскільки в цілому виправдалися ваші очікування від навчання?

Виправдалися відсотків на 60, може, 50 :) Я спробував, отримав досвід, набув знання — ось це для мене найцінніше.

Як я вже згадував вище, частково очікування виправдалися за рахунок хороших курсів з математики; не виправдалися за рахунок великої кількості формалізму і слабкого викладання IT-предметів.

— Які проблеми системи освіти помітили за час навчання? І які сильні сторони?

Насамперед, це надлишок неактуальних знань. На жаль, багато старі викладачі не бажають удосконалювати програми. Під виглядом фундаментальних знань намагаються подати те, що застаріло більше 10 років тому.

Якщо дивитися з точки зору студентів, які щойно закінчили школу, то основна проблема — відсутність відповіді на питання «Навіщо?». Їх одразу починають вантажити якимись абстракціями й не пояснюють, навіщо це, власне, треба, як і де можна буде застосувати ці знання. Це вбиває мотивацію.

Мені здається, варто запрошувати до вузу не тільки лекторів-теоретиків, але і більше практикуючих фахівців, які розуміють знання актуальні на ринку праці, і вміють цікаво їх навчати. І головне — чи зможуть донести студентам, як можна застосовувати отримані навички і в яких фахівців зрости.

Що стосується сильних сторін, то мені було дуже корисно поспілкуватися з викладачами, які дійсно знають і люблять свій предмет. Це справжні скарбниці знань, у яких можна багато чого почерпнути.

Діма серед учасників курсу «Introduction to Data Science, Business Analytics, Big Data and Artificial Intelligence» в КПІ

— Радите випускникам після школи йти у вуз? Чи краще спочатку трохи попрацювати?

Мені здається, дуже хороша практика, прийнята в Європі та США, — gap year, коли між школою і вузом хлопці беруть один рік «відпустки» і пробують себе на різних роботах, подорожують, визначають, чого хочуть далі. Інша справа, що за кордоном краще розвинена інфраструктура для цього і більше можливостей спробувати себе у різних областях, а не тільки роздавати листівки чи мити машини. Втім, для початківців айтішників є багато інтернатур, стажувань при компаніях — і це дуже добре. Можна як мінімум з толком провести літо.

— А якщо людина вже кілька років пропрацював у різних сферах, але хоче освоїти IT?

У такому разі, мабуть, краще піти на курси, відвідувати воркшопи. Вуз з першого курсу — це довгий і енерговитратний шлях.

— Можете порадити якісь лайфхаки по навчанню? Як ефективно засвоювати нову інформацію?

По-перше, варто якомога більше часу приділяти практиці. Прочитали блок теорії — і приступаємо до завдань. Це стосується і математики, і вивчення IT. По-друге, користуватися декількома джерелами інформації, щоб отримати максимально широке уявлення про предмет.

Ще одне правило — не соромитися бути тупим. Підходити до тих, хто знає більше, запитувати у них. Не намагатися підбирати якісь розумні слова, а просто озвучити питання так, як ти це розумієш. Якщо щось неправильно, тебе поправлять.

Якщо ви займаєтеся онлайн-навчанням, то дуже допомагає спілкування з іншими студентами. Іноді разом вдається вирішити ті завдання, які не виходять поодинці. Іван Примаченко , один із засновників Prometheus , як писав про те, що за статистикою ті студенти, які активно беруть участь в дискусіях на форумі, частіше доходять до кінця курсу, ніж їх більш пасивні одногрупники. Втім, і в оффлайн-навчанні це працює. Коли щось пояснюєш іншому, то починаєш краще розуміти сам.

З колегами по Ring Labs

— На новій роботі, в Ring Labs, вже використовуєте нові знання?

Так. Основну частину часу займаюся розробкою, але є й Machine Learning завдання. Мене менторит колега Кирило Трусковский.

Помітив, що до вузу, ще в Grammarly, коли я розпитував колег про Machine Learning, то досить слабо розумів суть того, що вони мені розповідали. А тепер вже розумію розмови і навіть сам можу вставити щось розумне :)

— А не розглядали варіант знову повернутися в Grammarly після того, як залишили вуз?

Я думав про це, але хотілося спробувати себе десь ще, щоб була можливість попрацювати з Machine Learning. У Ring Labs така концентрація крутих ML-фахівців, що я подумав, це хороший шанс повчитися у них. До того ж деяких я знав особисто, чи це були знайомі знайомих.

З Grammarly ми розлучилися добрими друзями. Я багато чому там навчився, багато зробив. Іноді заходжу до них у гості. Але у всіх своя дорога, всі ми розвиваємося і ростемо.

— Які у вас подальші плани?

Розвиватися в області Machine Learning. Мені здається, зараз є 3 перспективні сфери, за якими майбутнє, — це Machine Learning, космос і робототехніка. Космосом я навряд чи знайду :) Робототехніку трохи вивчав, але мене кілька демотивировало, що створення одного пристрою від ідеї до прототипу — це дуже довгий процес. Machine Learning мені ближче всього, і це саме та область, заради якої мені хочеться вчитися.

Опубліковано: 02/08/17 @ 07:00
Розділ Різне

SEO Блог